論文の概要: MT: Multi-Perspective Feature Learning Network for Scene Text Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05455v1
• Date: Wed, 12 May 2021 06:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:24:37.978384
• Title: MT: Multi-Perspective Feature Learning Network for Scene Text Detection
• Title（参考訳）: MT:シーンテキスト検出のための多視点特徴学習ネットワーク
• Authors: Chuang Yang, Mulin Chen, Yuan Yuan (Senior Member, IEEE), and Qi Wang (Senior Member, IEEE)
• Abstract要約: 軽量検出フレームワークは、高い検出精度を維持しつつ推論プロセスを高速化するように設計されている。 マスクを正確にセグメンテーションするための識別表現をより正確に学習するために,マルチパースペクティブな特徴モジュールを提案する。 MTの有効性を実世界の4つのシーンテキストデータセットで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.282254601960613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text detection, the key technology for understanding scene text, has become an attractive research topic. For detecting various scene texts, researchers propose plenty of detectors with different advantages: detection-based models enjoy fast detection speed, and segmentation-based algorithms are not limited by text shapes. However, for most intelligent systems, the detector needs to detect arbitrary-shaped texts with high speed and accuracy simultaneously. Thus, in this study, we design an efficient pipeline named as MT, which can detect adhesive arbitrary-shaped texts with only a single binary mask in the inference stage. This paper presents the contributions on three aspects: (1) a light-weight detection framework is designed to speed up the inference process while keeping high detection accuracy; (2) a multi-perspective feature module is proposed to learn more discriminative representations to segment the mask accurately; (3) a multi-factor constraints IoU minimization loss is introduced for training the proposed model. The effectiveness of MT is evaluated on four real-world scene text datasets, and it surpasses all the state-of-the-art competitors to a large extent.
• Abstract（参考訳）: シーンテキストを理解するための重要な技術であるテキスト検出は、魅力的な研究トピックとなっている。 様々なシーンテキストを検出するために、研究者は異なる利点を持つ多くの検出器を提案する: 検出ベースのモデルは高速検出速度を享受し、セグメンテーションベースのアルゴリズムはテキスト形状に制限されない。 しかし、ほとんどのインテリジェントシステムでは、検出器は高速かつ精度で任意の形のテキストを検出する必要がある。 そこで本研究では,推論段階では1つのバイナリ・マスクのみを用いて粘着性のある任意の形状のテキストを検出できるmtという効率的なパイプラインを設計した。 本稿では,(1)高い検出精度を維持しつつ推論プロセスを高速化する軽量検出フレームワーク,(2)マスクを正確にセグメント化するためのより識別的な表現を学ぶマルチパースペクティブ機能モジュール,(3)提案されたモデルのトレーニングのために,多要素制約iou最小化損失を導入すること,の3つの側面への貢献について述べる。 MTの有効性は、4つの実世界のシーンテキストデータセットで評価され、最先端の競合他社をはるかに上回っている。

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